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基于KNN的煙草企業(yè)檔案文本分類

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　　通過對云南某卷煙廠歷史檔案文本數(shù)據(jù)的分析研究，結合實際情況，對檔案文本主題詞的獲取和自動分類算法進行了詳細的設計。且在主題詞獲取算法中引入了TFIDF算法，解決了檔案文本缺少題名、文號及責任者項時，算法無法自動獲取主題詞的問題。在文本自動分類算法中引入了KNN最鄰近算法，解決了無法根據(jù)題名、文號進行檔案文本自動分類的問題。同時，還考慮了檔案文本按保存期限進行分類的問題。實驗結果證明，該算法明顯提高了煙草企業(yè)檔案文本的分類效率。

基于KNN的煙草企業(yè)檔案文本分類

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